tiny-voca: Sprachausgabe mit 4,5 Mio. Parametern läuft komplett im Browser

Worum es geht

Im Reddit-Forum r/LocalLLaMA hat ein Entwickler unter dem Namen „nato_nob“ (auf GitHub und Hugging Face als n4ze3m unterwegs) ein sehr kleines Sprachausgabe-Modell vorgestellt: tiny-voca. Es ist ein Text-to-Speech-Modell (TTS), also eine KI, die geschriebenen Text in gesprochene Sprache umwandelt. Das Besondere ist die Größe. Mit 4.537.291 Parametern ist tiny-voca winzig, große Sprachmodelle haben tausendfach mehr. Trotzdem soll es verständliches Englisch mit zwei Stimmen erzeugen.

Ausprobieren kannst du es sofort im Browser unter tiny-voca.n4ze3m.com. Das Modell läuft dabei direkt auf deinem Gerät. Laut Projektseite verlässt nichts, was du eintippst, deinen Rechner. Alles andere ist ebenfalls öffentlich: der Code auf GitHub, die Gewichte auf Hugging Face, der Trainingsdatensatz unter huggingface.co/datasets/n4ze3m/tiny-voca und der eigens geschriebene Phonemizer unter github.com/n4ze3m/dizione. Code und Gewichte stehen unter der Apache-2.0-Lizenz und dürfen auch kommerziell genutzt werden.

Die Eckdaten

Die zwei Größenangaben passen nicht ganz zusammen. Vermutlich liegt das an unterschiedlichen Dateiformaten oder daran, dass einmal in MB und einmal in MiB gerechnet wurde. Geklärt hat der Entwickler das nicht. Klar ist nur: Das Modell ist kleiner als viele Fotos vom Smartphone.

„70-fache Echtzeit“ heißt: Zehn Sekunden Sprache sind nach rund einer siebtel Sekunde fertig. Dafür reichen vier Rechenkerne eines normalen Prozessors, eine Grafikkarte braucht es nicht. Die Browser-Demo zeigt beim Ausprobieren selbst an, wie lange die Erzeugung gedauert hat, wie schnell sie war und wie lange die Umwandlung in Lautschrift brauchte.

Warum es so schnell ist

Die meisten modernen TTS-Systeme arbeiten in zwei Stufen. Ein Modell berechnet zuerst eine Art Klangbild der Sprache. Danach baut ein zweites neuronales Netz, der sogenannte Vocoder, daraus die eigentliche Tonspur. Dieser Vocoder ist oft ziemlich rechenintensiv.

tiny-voca verzichtet bewusst darauf. Stattdessen nutzt es einen kleinen Source-Filter-Synthesizer. Das Prinzip ähnelt der menschlichen Stimme: Eine Quelle erzeugt einen Grundton, so wie die Stimmbänder. Ein Filter formt diesen Ton dann zu Vokalen und Konsonanten, so wie Mund- und Rachenraum. Das ist ein altes, gut verstandenes Verfahren der Sprachsynthese und braucht viel weniger Rechenleistung als ein neuronaler Vocoder. Laut Entwickler ist genau das der Grund für das hohe Tempo. Der Preis dafür: Die Stimme kann etwas künstlich klingen.

Dazu kommt ein eigener Phonemizer, ein Programm, das geschriebenen Text in Lautschrift übersetzt. Im Englischen ist das schwierig, weil Schreibung und Aussprache oft weit auseinanderliegen. Man denke an „though“, „through“ und „tough“. Der Phonemizer namens „dizione“ ist ein eigenständiges Projekt, und auch die Demo zeigt die erzeugten Phoneme an.

Training mit Stimmen aus einer anderen KI

Trainiert wurde tiny-voca von Grund auf, also ohne ein bestehendes Modell als Ausgangspunkt. Das dauerte 7,7 Stunden auf einer einzigen RTX 4090, einer Grafikkarte für Spieler und Hobbyentwickler. Ein Rechenzentrum war dafür nicht nötig.

Die 17,6 Stunden Trainingsaudio stammen nicht von echten Sprechern. Der Entwickler hat sie mit Qwen3-TTS erzeugt, einem deutlich größeren Sprachausgabe-Modell von Alibaba. Man nennt so etwas synthetische Trainingsdaten. Das ist praktisch: Man bekommt einheitliche Stimmen ohne Aufnahmestudio und ohne rechtliche Fragen zu Sprecheraufnahmen. Es hat aber eine klare Grenze, die der Entwickler selbst nennt: tiny-voca kann nie besser klingen als sein Lehrer Qwen3-TTS. Fachleute sprechen hier von einer Art Destillation, bei der ein kleines Modell das Verhalten eines großen nachahmt.

Was noch nicht gut funktioniert

Der Entwickler zählt die Schwächen offen auf:

• Nur Englisch und nur die zwei mitgelieferten Stimmen. Deutsche Texte kann tiny-voca nicht vernünftig vorlesen.
• Kein Voice Cloning, also kein Nachahmen einer fremden Stimme anhand einer kurzen Aufnahme.
• Fremde Namen und ungewöhnliche Schreibweisen werden oft falsch ausgesprochen.
• Der Klang kann etwas synthetisch wirken.
• Weil die Trainingsdaten synthetisch sind, liegt die Qualitätsobergrenze bei Qwen3-TTS.

Ausdrücklich bittet er um Tests mit schwierigem Text: Zahlen, Datumsangaben, Namen und lange Sätze. Wer einen Fehler findet, soll den Text und die verwendete Stimme posten. Eigene Messungen oder Hörvergleiche von unabhängiger Seite gibt es bisher nicht. Alle Leistungsangaben stammen vom Entwickler selbst.

Was du zum Ausprobieren brauchst

Praktisch nichts. Am einfachsten ist die Browser-Demo: Seite öffnen, kurz warten, bis das Modell geladen ist (rund 20 MB), englischen Text eintippen und abspielen. Das funktioniert auf jedem aktuellen Laptop, auch auf Macs und wahrscheinlich auf vielen Smartphones.

Wer es lokal in eigene Programme einbauen will, nutzt PyTorch oder ONNX. Eine Grafikkarte braucht es nicht. Laut Entwickler reichen 4 CPU-Threads für 70-fache Echtzeit. Arbeitsspeicher und Festplattenplatz fallen kaum ins Gewicht, wenige hundert Megabyte für Python-Umgebung und Modell genügen. Damit eignet sich tiny-voca auch für schwache Hardware wie einen Raspberry Pi oder ältere Rechner. Getestet hat das aber bisher niemand öffentlich.

Einordnung

tiny-voca will nicht die beste Sprachausgabe sein, sondern zeigt, wie wenig man dafür braucht. Bekannte kleine offene TTS-Modelle wie Kokoro (rund 82 Millionen Parameter) oder Piper sind schon sparsam. tiny-voca ist noch einmal deutlich kleiner und dabei komplett nachvollziehbar, bis hin zum Datensatz. Das ist selten: Viele „offene“ Modelle veröffentlichen nur die Gewichte, nicht aber Trainingsdaten und Rezept.

Für Bastler, Lehrende und alle, die verstehen wollen, wie Sprachsynthese funktioniert, ist das Projekt deshalb wertvoll. Man kann es auf einer einzigen Spielergrafikkarte in einem Arbeitstag selbst nachtrainieren. Auch für Anwendungen, die offline laufen müssen oder bei denen Datenschutz wichtig ist, ist ein Modell interessant, das komplett im Browser läuft.

Die Grenzen sind aber deutlich. Nur Englisch, nur zwei Stimmen, ein hörbar künstlicher Klang und Schwächen bei Namen machen tiny-voca derzeit eher zu einem Technik-Demonstrator als zu einer Alternative zu kommerziellen Stimmen. Offen ist außerdem, ob die Nutzungsbedingungen von Qwen3-TTS einschränken, wie die damit erzeugten Trainingsdaten weiterverwendet werden dürfen. Die Quelle sagt dazu nichts.